61.一個表格，包含由中斷類型決定的中斷向量和索引。
62.視覺化教材的部份提供了用來展示不同物理現(xiàn)象的多媒體工具，包括向量場、靜電學(xué)、靜磁學(xué)、法拉第定律和光。
63.競賽矩陣和競賽圖由于具有固定行和向量及列和向量的非負(fù)矩陣類的計數(shù)，是組合數(shù)學(xué)的一個非常困難的問題，因此對具有固定得分向量的競賽矩陣的計數(shù)問題也比較困難。
64.兩個向量之間的線性插值。
65.利用球面調(diào)和級數(shù)的空間正交分解特性，計算三維顱骨的空間分解特征向量，繼而構(gòu)造三維特征描述子。
66.要找到機(jī)場當(dāng)?shù)氐臅r區(qū)也很困難，好在機(jī)場的經(jīng)度和緯度比較容易獲得，因此我們可以利用時區(qū)向量地圖用經(jīng)緯度來確定時區(qū)。
67.極限，一元函數(shù)微積分、空間解析幾何與向量代數(shù)，無窮級數(shù)，多元微積分，常微分方程。
68.然后對二值化的圖像進(jìn)行特征提取，獲得疵病的數(shù)字化信息和特征向量。
69.提出了一種基于分類技術(shù)的支持向量回歸方法，解決數(shù)據(jù)分布未知、數(shù)學(xué)模型未知的非線性回歸問題。
70.成功解決了光滑支持向量分類機(jī)的收斂上界問題。
71.結(jié)果基于模糊群體決策的思想，提出了一種在群組層次分析法中求權(quán)向量時確定專家權(quán)重系數(shù)的新方法。
72.文章在系統(tǒng)分析吉布斯的向量分析工作的基礎(chǔ)上，考察了吉布斯對向量系統(tǒng)的重要貢獻(xiàn)和其思想來源。
73.使用向量空間模型來表示事件描述片段的特征，并分類計算特征詞的重要度，最后對文本中的事件片段進(jìn)行定位和分類。
74.香港及中國城市多層資訊向量地圖，有放大功能，可逐層加上或刪除資料層。
75.這只是一個由向量場得到的，有點(diǎn)特別的函數(shù)，但這跟別的函數(shù)是一樣的。
76.也就是說，任何向量u，任何與g的水平集相切的單位向量，應(yīng)該要與f的梯度垂直。
77.呃，這兩個數(shù)，P點(diǎn)乘，這個外積，或者乘以這三個向量的行列式，不管怎樣都是相等的。
78.支持向量機(jī)方法能夠解決小樣本情況下非線性函數(shù)擬合的通用性和推廣性的問題，是求復(fù)雜的非線性擬合函數(shù)的一種非常有效的技術(shù)。
79.梯形模糊數(shù)樣本是一類非隨機(jī)樣本，本文將討論基于梯形模糊數(shù)樣本的支持向量機(jī)。
80.通常，您將設(shè)置為相同的值作為中斷向量。
81.用非標(biāo)準(zhǔn)分析的方法給出向量函數(shù)微分的定義。
82.與NMF等不同，NMF充分利用表情圖像矩陣中的行向量間的信息和列向量間的信息，盡可能地保留了原始的表情信息。
83.如果取一個有旋的向量場，流體流動方向是環(huán)繞某個坐標(biāo)軸的，那么就會發(fā)現(xiàn)它的散度是零。
84.作為應(yīng)用，討論了在偽單調(diào)條件下集值映射的向量平衡問題解的存在性及其等價性刻劃。
85.矢量積節(jié)點(diǎn)計算兩個向量的數(shù)量積。
86.把這兩個向量各乘上適當(dāng)因子，然而困難在于，把它轉(zhuǎn)化為普通平面方程的過程，你還是得使用外積的方法，就是這樣了。
87.這面積，約等于平行四邊形的一半，我能用向量表示它。www.9061xoxo.com
88.目的：用向量分析法處理腦電圖，為腦電圖研究提供一個新的手段。
89.結(jié)果表明，代用資料樹輪時間序列是非線性系統(tǒng)的混沌時間序列，混沌吸引子在時滯參數(shù)為嵌入維數(shù)為重構(gòu)向量空間中恰好打開。
90.兩條異面直線的距離也不必要找出公垂線段，只需利用向量的射影性質(zhì)來解即可。
91.針對線性判別分析的小樣本空間問題，提出了一種基于類向量的融合全局和局部特征的人臉識別算法。
92.本文對特征向量運(yùn)用因子分析法，得到了彼此獨(dú)立的公因子變量。
93.該算法對LDI的每個深度像素增加一個方向向量，對位于同一深度的像素采用加權(quán)平均的方法生成新視點(diǎn)下的目標(biāo)圖像。
94.在彈性力學(xué)求解新體系中，將對偶向量進(jìn)行重新排序后，提出了一種新的對偶微分矩陣，對于有一個方向正交的各向異性材料的三維彈性力學(xué)問題發(fā)現(xiàn)了一種新的正交關(guān)系。
95.采用改進(jìn)的雙閾值法和基于模型的方法進(jìn)行漸變鏡頭的檢測，根據(jù)運(yùn)動向量的變化檢測攝像機(jī)的運(yùn)動狀態(tài)。
96.將基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測模型引入滴頭水力性能預(yù)測領(lǐng)域，對所建立的滴頭水性能預(yù)測模型分別從理論和試驗(yàn)兩方面進(jìn)行驗(yàn)證。
97.提出了一種用于回歸估計的最小二乘廣義支持向量機(jī)www.9061xoxo.com。
98.優(yōu)化問題的二階充分條件是研究靈敏度分析的基礎(chǔ)，支持向量機(jī)是數(shù)據(jù)挖掘的新方法。
99.同時也探討了高中數(shù)學(xué)課程中空問向量的內(nèi)容設(shè)置及其邏輯體系，并分析了空間向量與立體幾何的關(guān)系。
100.還有，這些新特性以及一個新的數(shù)據(jù)類型使用了向量指令進(jìn)行并行化的計算。
101.因此，變化向量分析法能有效地監(jiān)測冬小麥凍害災(zāi)情與災(zāi)后長勢恢復(fù)情況，同時對其他作物災(zāi)害監(jiān)測提供了途徑。
102.另外，大多方案提出的自適應(yīng)律都是對最優(yōu)逼近參數(shù)向量進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)。
103.在線加工時，實(shí)時提取加工工件的特征向量并與各分類器進(jìn)行對比，根據(jù)決策函數(shù)值即可識別該工件的類型。
104.正基于此，本文進(jìn)一步以矩陣和向量為工具對解法進(jìn)行優(yōu)化，使通過初等行變換后經(jīng)線性表出就可以產(chǎn)生結(jié)果。
105.該方法首先在不知道任何基陣方向向量先驗(yàn)知識的情況下，利用信號的多普勒信息估計波束形成的權(quán)矢量。
106.應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)字進(jìn)行識別，其圖像的預(yù)處理采用去除雜點(diǎn)方法去除噪聲，使用逐像素特征提取方法進(jìn)行特征向量的提取。
107.本文提出一種新的基于梯度向量角的鏡頭邊界檢測方法。
108.首先，通過理性分析直接求解出矩形域問題所有的本征值及其本征函數(shù)向量。
109.通過砂輪機(jī)轉(zhuǎn)子動平衡介紹了羊平面平衡向量法的步驟。
110.利用小波包多分辨率的特點(diǎn)，提出了以小波包信號成分能量特征向量為結(jié)構(gòu)損傷識別的損傷特征指標(biāo)。
111.Meschach可以解稠密或稀疏線性方程組、計算特征值和特征向量和解最小平方問題，另外還有其它功能。
112.我們想要知道向量的行數(shù)和列數(shù)。
113.并提出，根據(jù)兩單位向量在座標(biāo)轉(zhuǎn)換中央角不變的特點(diǎn)建立補(bǔ)充方程式，以求解中間構(gòu)件的位置參數(shù)。
114.本文采用矩陣和向量分析方法www.9061xoxo.com，對六自由度運(yùn)動平臺運(yùn)動學(xué)特性進(jìn)行了研究。
115.鑒于支持向量機(jī)與油藏歷史擬合的關(guān)系，因而采用支持向量機(jī)來預(yù)測油藏歷史擬合的各參數(shù)。
116.在目前的FPGA設(shè)計工具中，功能驗(yàn)證普遍依賴手工輸入測試向量，觀測輸出波形圖這種方法。
117.目的探討預(yù)激綜合征對QRS中間向量的影響及臨床意義。
118.基于信號特征向量分解的一種唯一形式，我們提出了用遞推算法來實(shí)現(xiàn)由一個或幾個信號特征向量進(jìn)行DOA估計。
119.底面就是一個以向量B和C為邊的平行四邊形，我們怎么才能計算出這個平行四邊形的面積？
120.本文提出在并行計算機(jī)或向量計算機(jī)上進(jìn)行數(shù)字濾波的一種并行計算方式。這種方式具有很高的處理速度和效率。
